人工智能（AI）对于任何现代复杂系统的成功都至关重要，包括自动驾驶。目前还没有其他方法可以获得像人类一样的驾驶能力或处理当今道路上遇到的各种情况。几十年来，自动驾驶技术紧跟人工智能的前沿，但其根本挑战是如何以人性化的方式驾驶，同时保证社会所要求的高水平安全。

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黑色背景上蓝色字母“AI”的图形

20世纪50年代和60年代的汽车使用了当时最先进的技术，现在称之为“控制理论”。20世纪90年代，神经网络首次用于高速公路驾驶。21世纪迎来了概率推理。而现在，21世纪20年代终于新的工具来实现这一长期愿景。

基于逻辑的方法失败了，但AI取得了成功

关于自动驾驶汽车的一个常见误解是，良好的驾驶可以通过一组简单的逻辑陈述来解释。不幸的是，考虑到在道路上遇到的复杂和动态环境，纯粹基于逻辑的方法注定会失败。例如简单的驾驶任务：在高速公路上变道。

这看起来很简单，但需要找到一个足够大的间隙，然后控制好车子进入下一个车道。如果相邻车道是空的，那就很容易了。同样，如果旁边有车，显然不应该变道。但是当相邻车道的间隙足够小，以至于会侵占另一个驾驶员的车距时，应该变道吗？另一个司机稍微放慢速度是否表明他们预料到了侧方要变道，并让出了空间？是否需要安全但比平时更积极地操纵，因为出口快到了？这里没有简单的要求来表达“正确答案”；这个问题太复杂了，无法用一组简单的逻辑语句来表达。

人工智能可以解决基于规则的工程方法无法解决的问题。但如何确保人工智能行为良好，不会做出令人担忧或危险的事情？过去七年，Aurora一直专注于此——以可靠、可验证的方式实现人工智能。